索引 在mysql中称之为键, 一种数据结果, 帮助减少SQL语句经历的IO次数 一. Mysql 查找数据的两种方式全表遍历扫描 通过索引查找算法进行遍历扫描二. 索引作用 提供了类似书中目录的作用, 目的是为了优化查询 三. 索引种类 根据不同的算法进行划分B树索引 Hash索引 R树 Full text GIS四. B+树的结构b+树的查找过程 如图所示，如果要查找数据项29，那么首先会把磁盘块1(根节点)由磁盘加载到内存，此时发生一次IO，确定29是大于5和大于...
SELECT * FROM user WHERE nid = 3;select_type 说明SIMPLE 简单查询PRIMARY 最外层查询SUBQUERY 映射为子查询DERIVED 子查询UNION 联合UNION RESULT 使用联合的结果table : 正在访问的表名type 说明ALL 全数据表扫描index 全索引表扫描RANGE 对索引列进行范围查找INDEX_MERGE 合并索引，使用多个单列索引搜索REF 根据索引查找一个或多个值EQ_REF 搜索时使用primary key 或 unique类型CONST 常量，表最多有一个匹配行,因为仅有一行...
转自：https://www.cnblogs.com/songwenjie/p/9409852.html 在MySQL中，我们可以通过EXPLAIN命令获取MySQL如何执行SELECT语句的信息，包括在SELECT语句执行过程中表如何连接和连接的顺序。下面分别对EXPLAIN命令结果的每一列进行说明：select_type:表示SELECT的类型，常见的取值有：类型说明SIMPLE 简单表，不使用表连接或子查询PRIMARY 主查询，即外层的查询UNION UNION中的第二个或者后面的查询语句SUBQUERY 子查询中的第一个tab...
create table user (id int primary key,name varchar(20),sex varchar(5),index(name) )engine=innodb; insert into user values(1, ‘shenjian‘,‘no‘); insert into user values(2, ‘zhangsan‘,‘no‘); insert into user values(3, ‘lisi‘, ‘yes‘); insert into user values(4, ‘lisi‘, ‘no‘);表说明：用户表：id主键索引，name普通索引（非唯一），sex无索引；四行记录：其中name普通索引存在重复记录lisi； 实验...
一、执行计划有什么用？ 二、主要指标： 1. select_type? SIMPLE:简单的查询(没有union或子查询)? PRIMARY:最外层的查询(有union或子查询)? DERIVED:衍生表查询(FROM语句中的子查询) 2. type? 从优到差排序如下: const:只匹配一行，根据主键或唯一键进行查询 eq_ref:单行关联查询，根据主键或唯一键进行join ref:索引键值查询，根据普通索引进行查询或join range:索引范围查询 index:索引扫描查询 all:全表扫描查询 3. possible_k...
MySQL索引及执行计划 索引合理的建立索引可以加快数据查询，例如，学校图书管为每一本书编号，根据编号可以快速锁定一本书所在位置。MySQL索引默认B+树索引。索引虽然能够提高检索效率，但同时也会降低更新的速度，因为insert 、update、delete也会操作索引文件，会调整因为更新等操作带来的键值变化后的索引信息。索引类型主键索引：唯一索引，并且并指定为primary key，每个表中只能有一个主键 唯一索引：索引列的所有值都只能出...
TABLE IF EXISTS `actor`; CREATE TABLE `actor` (`id` int(11) NOT NULL,`name` varchar(45) DEFAULT NULL,`update_time` datetime DEFAULT NULL,PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; INSERT INTO `actor` (`id`, `name`, `update_time`) VALUES (1,‘a‘,‘2017-12-22 15:27:18‘), (2,‘b‘,‘2017-12-22 15:27:18‘), (3,‘c‘,‘2017-12-22 15:27:18‘);DROP TABLE IF EXISTS `film`; CREATE TABLE `fi...
索引的作用类似于一本书中的目录,起到优化查询的作用2.索引的分类(算法) B树索引默认使用的索引类型(差不多95%以上)R树索引Hash索引在innodb中也有Hash索引，只是它是自适应的，不需要人管理，存储引擎帮我们自动去做的一个在索引层上的优化。FullText GIS 索引3.Btree索引算法演变(了解) B-TreeB+Tree 在范围查询方面提供了更好的性能(> < >= <= like)B*Tree 4.Btree索引功能上的分类4.1 辅助索引(1) 提取索引列的所有值,进行排序...
tt_occp_collection_detail_dds_log SET lock_status=0 WHERE normal_status=‘ERROR‘;引用一篇博客看懂sql的执行计划 mysql explain查看sql语句的执行计划:https://blog.csdn.net/liufuchun111/article/details/85166481MySql中使用EXPLAIN查看sql的执行计划标签：orm cti normal details 使用 执行计划 err exp tail 本文系统来源：https://www.cnblogs.com/sean-zeng/p/13140026.html
影响索引长度因素：-- 1. 索引列为字符串类型的情况1) 列长度： 2) 列是否为空： NULL(+1)，NOT NULL(+0)3) 字符集： 如 utf8mb4=4,utf8=3,gbk=2,latin1=14) 列类型为字符： 如 varchar(+2), char(+0)计算公式：key_len=(表字符集长度) * 列长度 + 1(null) + 2(变长列)示例1) charact_set=utf8, char(50), null key_len=(3*50+1+0)=151 2) charact_set=utf8, char(50), not null key_len=(3*50+0+0)=150 3) charact_set=utf8, varc...
MySQL的功能架构分为3个部分，分别是应用层、逻辑层、物理层。应用层：主要负责与客户端进行交互，建立链接，记住链接状态，返回数据，响应请求。 逻辑层：主要负责查询处理、事务管理等其他数据库功能处理。以查询为例，数据库接收到查询SQL之后，数据库会立即分配一个线程对其进行处理，第一步查询处理器会对sql查询进行优化，然后生成执行计划，然后交由计划执行器来执行。计划执行器需要访问更底层的事务管理器，存储管理器来操...
在一颗索引树上由多个字段优势： 效率高、省空间、容易形成覆盖索引 使用：遵循最左前缀原则1、前缀索引like 常量% 使用索引 like %常量 不使用索引2、最左前缀从左向右匹配直到遇到范围查询 > < between 索引失效2、索引失效查看索引计划：EXPLAIN 命令 可以通过explain命令深入了解MySQL的基于开销的优化器，还可以获得很多可能被优化器考虑到的访问策略的细节，以及当运行SQL语句时哪种策略预计会被优化器采用。e...
(1) 表的数据量: 数据量越大,树的高度就会变高,理论上三层索引树的高度最为理想,可以支持百万级别的数据量解决办法: 可以使用分表(横切,竖切),分库,增加缓存,解决数据量大,查询慢 (2) 索引键值过长: 该索引字段存储数据太大,每个叶子节点最大存储16k,超过这个范围会新增加叶子节点和分支节点 解决:前缀索引(比如截取前5个长度)(3) 数据类型: char(定长) varchar(变长) 从开辟空间速度来看,char快 从数据结构上来看,varch...
然后执行下面的语句模拟测试数据use test;insert into users values(‘1‘, ‘xumenger@126.com‘, ‘pwd‘, true, ‘xumenger‘, ‘xm‘, 20180415101010); insert into users values(‘2‘, ‘aaaaaaa@126.com‘, ‘pwd‘, false, ‘aaaaaa‘, ‘aa‘, 20180415101010); insert into users values(‘3‘, ‘bbbbbbb@126.com‘, ‘pwd‘, false, ‘bbbbbb‘, ‘bb‘, 20180416101010); insert into users values(‘4‘, ‘ccccccc...
MySQL官方对索引的定义为：索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。提取句子主干，就可以得到索引的本质：索引是数据结构。 ? 数据库查询是数据库的最主要功能之一。我们都希望查询数据的速度能尽可能的快，因此数据库系统的设计者会从查询算法的角度进行优化。最基本的查询算法当然是顺序查找（linear search），这种复杂度为O(n)的算法在数据量很大时显然是糟糕的，好在计算机科学的发展提供了很多更优秀的查找算法，例...